Les indicateurs de performance e-commerce – il y en a des dizaines, et c’est précisément le problème. ROAS, CPA, MER, NCAC, MC2… Quand tout le monde te dit de regarder des métriques différentes, tu finis par regarder les mauvaises. Et tu prends des décisions d’investissement basées sur des chiffres qui mentent à moitié. Danilo Duchesne, fondateur de DHS Digital, une agence spécialisée Social Ads, a consacré un épisode entier à démêler tout ça – et franchement, il y a des trucs là-dedans que j’aurais voulu qu’on me dise il y a dix ans.
Le point de départ : trois familles de données. Business, e-commerce, plateforme. Et dans cet ordre précis – pas l’inverse. Ce que j’ai trouvé intéressant dans l’approche de Danilo, c’est justement cette hiérarchie. On commence par ce qui ne ment pas. On finit par ce qui ment le plus.
Ce que ton chiffre d’affaires te cache vraiment
Premier réflexe de tout e-commerçant : regarder son CA. Normal. Mais la façon dont on le regarde change tout. Danilo est clair là-dessus : comparer septembre à août, c’est une erreur de débutant – ou plutôt, c’est une comparaison qui ne te dit rien d’utile.
La saisonnalité fausse tout. Août, c’est les vacances. Septembre, ça reprend. Tu vas mécaniquement faire plus de chiffre en septembre pour le même investissement. Donc ce que tu veux, c’est le year over year – septembre 2024 contre septembre 2023. Là tu vois si tu avances vraiment.
« Si on est en descente, là c’est qu’il y a un problème. Et si on augmente, ça c’est une bonne chose. Après certains business veulent faire du 20% comme d’autres veulent faire du 100%. Ça dépend un peu du rythme de croissance que vous souhaitez avoir. »
Ça a l’air évident dit comme ça. Mais le nombre de comptes que j’ai vus piloter au mois-sur-mois et s’emballer parce que décembre bat novembre… c’est vertigineux.
Derrière le CA brut, il y a la marge brute – ce que Danilo appelle MC1. Chiffre d’affaires HT moins coûts de fabrication, d’envoi, commissions plateforme (Stripe et consorts). Le benchmark qu’il cite : au-dessus de 75%, t’es à l’aise. En dessous de 55-60%, ça commence à coincer. Pas parce que le business est raté, mais parce que ta latitude en acquisition se réduit mécaniquement.
Et c’est là que beaucoup ratent. Ils regardent leur ROAS et se félicitent. Mais si leur marge brute est à 40%, un ROAS de 3 les laisse dans le rouge. Les erreurs qui plombent le ROAS sont souvent en amont, dans la structure même du business – pas dans les campagnes.
MC2 : l’indicateur de performance e-commerce que les agences regardent vraiment
La MC2 – marge contributive 2, marge nette si tu préfères – c’est la MC1 moins les coûts marketing. Budget acquisition plus production créa. Et c’est celle-là que Danilo et son équipe pilotent au quotidien.
Le benchmark ? Entre 25 et 35%. Si tu es dans cette fourchette, le travail est fait correctement. En dessous, y’a un problème. Au-dessus, tu peux potentiellement appuyer sur le gaz.
« Cette marge nette, elle est fondamentale pour piloter notre rentabilité publicitaire parce que on va regarder régulièrement si on est au-dessus de ce fameux seuil qu’on va se fixer. »
Ce qui m’agace un peu dans la façon dont cette métrique est souvent présentée, c’est qu’on en fait quelque chose de statique. En réalité, ton seuil MC2 cible devrait varier selon les mois – une période de soldes, par exemple, compresse ta marge brute, donc ton objectif MC2 doit s’adapter.
La MC3 – bénéfice réel après coûts fixes – c’est votre étoile polaire à vous, pas à l’agence. Salaires, bureaux, logiciels, frais fixes. L’agence n’y a généralement pas accès. Et c’est normal. Mais toi, tu dois la calculer. Parce que sans elle, tu peux avoir une MC2 à 30% et perdre de l’argent quand même.
CAC, NCAC : deux métriques proches, une erreur qui coûte cher
Le CAC – coût d’acquisition client – c’est simple. Total des dépenses marketing divisé par le nombre de commandes. Si tu dépenses 20 000€ pour 1 000 ventes, ton CAC est à 20€. Tout le monde connaît ça.
Le problème : le CAC peut mentir. Gros problème. Et Danilo prend un exemple très concret pour illustrer ça.
« Si vous avez une plus forte part de vos ventes qui proviennent de clients récurrents à un mois donné parce que vous avez fait une grosse opération marketing, une grosse promo… vous allez voir que vous allez faire beaucoup de ventes récurrentes. Ça va faire diminuer votre CAC et vous aurez l’impression que vous avez un très très bon CAC. »
Classique. Et dangereux. Parce que tu vas augmenter tes budgets acquisition au mauvais moment, sur une base qui est gonflée artificiellement par ta base client existante.
C’est là qu’entre en jeu le NCAC – New Customer Acquisition Cost. Dépenses marketing totales divisées par le nombre de nouveaux clients uniquement. Ça, ça ne ment pas. Si ton NCAC explose une semaine où tu faisais une promo, c’est que la promo a surtout ramené des anciens clients – pas des nouveaux. Et peut-être que tu n’aurais pas dû doubler tes budgets cette semaine-là.
Pour comprendre comment ces données s’articulent avec la structure de tes campagnes, la structure de compte Meta Ads en e-commerce mérite d’être revue avec ces métriques en tête – pas l’inverse.
MER et MER new customer : quand le ratio dit ce que le coût cache
Le MER – Marketing Expense Ratio, aussi appelé Blended ROAS. Chiffre d’affaires total divisé par les dépenses marketing. Ratio global, toutes plateformes confondues. Si tu dépenses 1€ et que tu récupères 6€, ton MER est à 6. Simple.
Mais le MER global souffre du même biais que le CAC. Une grosse opération emailing sur ta base existante va faire monter ton MER de façon spectaculaire – et ça n’a rien à voir avec l’efficacité de ta pub. Danilo le dit clairement : le MER global reste influencé par ta stratégie de rétention.
D’où le MER new customer : chiffre d’affaires nouveaux clients divisé par les dépenses acquisition et créa. Ce ratio-là, il regarde uniquement ce que tu génères sur des gens qui ne te connaissaient pas avant. C’est lui qui te dit si tu peux scaler.
La règle opérationnelle est directe :
- MER new customer stable ou en hausse pendant une promo → tu peux augmenter les budgets
- MER new customer en baisse ou sous objectif → tu n’augmentes pas, peu importe ce que dit le MER global
Et cette logique s’applique aussi au CoS – Cost of Sales, l’inverse exact du MER. Dépenses marketing divisées par le CA. Si tu fais 100 000€ de CA avec 20 000€ de budget, ton CoS est à 20%. Les marques matures, avec forte notoriété et base client solide, peuvent tourner à 10-15%. Les marques jeunes, très dépendantes de l’acquisition, peuvent monter à 25-30%. Ce n’est pas un problème en soi – c’est juste un état de fait à piloter.
LTV, panier moyen, taux de conversion : les indicateurs de performance e-commerce qu’on sous-estime
Panier moyen d’achat : CA HT divisé par nombre de commandes. Rien de révolutionnaire. Mais la distinction nouveau client vs client existant, elle change tout.
Si tes clients existants achètent en moyenne 30% de plus que tes nouveaux clients, ça te dit deux choses. Un : ton produit crée de l’attachement. Deux : chaque nouveau client que tu acquiers vaut plus que ce que son premier achat suggère. Et ça, ça justifie de payer plus pour l’acquisition. (C’est exactement le raisonnement que font les business en mode abonnement ou cure, comme les compléments alimentaires.)
Le taux de conversion – nombre d’acheteurs divisé par nombre de visiteurs. Ce que Danilo pointe ici et que je trouve particulièrement juste : le taux de conversion organique est toujours le plus élevé. SEO, direct, bouche-à-oreille. Ces gens-là viennent avec une intention d’achat forte. Le taux de conversion Facebook Ads ou Google Ads sera mécaniquement plus bas – ces gens ont été interrompus, pas cherchés. L’objectif c’est de s’en rapprocher, pas de l’égaler.
La LTV – lifetime value. Panier moyen multiplié par fréquence d’achat multipliée par durée de vie estimée du client. Facile à énoncer, compliqué à calculer. Danilo recommande des outils comme Polar Analytics ou Lifetame pour les analyses par cohorte, et conseille de commencer par estimer sur 6 mois ou 1 an avant de viser plus loin.
« Si votre business existe depuis 3 ans, vous pouvez pas forcément savoir la LTV de vos clients après 5 ans. Vous pouvez regarder sur 1 an ou sur 2 ans et vous faire une première estimation. »
Voilà. Pas de formule magique. Juste de l’humilité sur ce qu’on peut vraiment savoir.
Le ratio LTV/CAC, lui, devrait idéalement dépasser 3. Si tu paies 20€ pour un client et qu’il te rapporte 60€ ou plus sur sa durée de vie, t’as un business qui tient debout. En dessous de 3, la question de la durabilité se pose – notamment si les coûts d’acquisition continuent d’augmenter, ce qu’ils font structurellement sur toutes les plateformes. Pour aller plus loin sur le pilotage des Meta Ads en e-commerce, c’est un angle qui mérite d’être creusé.
Pourquoi les données plateforme sont les moins fiables des indicateurs de performance e-commerce
On arrive à la partie que personne n’a vraiment envie d’entendre. Le ROAS que tu vois dans ton gestionnaire de publicité Meta ou Google ? Il est faux. Pas faux dans le sens mensonger, mais faux dans le sens : incomplet, biaisé, et parfois double-compté.
Danilo liste les problèmes. Les bloqueurs de cookies d’abord – Safari limite les cookies à quelques jours, ce qui tronque les données de conversion. L’attribution multi-plateforme ensuite : une même vente peut être attribuée à la fois à Meta et à Google. Tu additionnes les deux et tu dépasses ton CA réel. Problème.
Il y a aussi la modélisation que font les plateformes – Meta et Google estiment des ventes qu’ils ne peuvent pas tracer avec certitude. Le RGPD bloque entre 30 et 60% des données qui remontent, selon les estimations. Et last but not least :
« Ces données ne disent rien sur la rentabilité réelle de nos investissements. Le ROAS peut être boosté par une grosse opération marketing qui a généré de nombreuses ventes de clients existant qui ont vu les pubs, ou qui ont cliqué sur celles-ci, mais qui en soi auraient acheté qu’elles aient vu ou non la publicité. »
C’est exactement le problème. Le ROAS de plateforme mesure l’attribution – pas la causalité. Deux choses très différentes. Et prendre des décisions d’investissement basées uniquement là-dessus, c’est naviguer avec un GPS qui invente des routes.
Les données plateforme restent utiles – budget dépensé, CA attribuable par fenêtre, ROAS et CPA par campagne. Mais elles viennent en dernier dans la hiérarchie, après les données business et e-commerce. C’est le contexte, pas la boussole. Sur ce sujet précis du tracking et de ses limites, les obstacles du tracking Social Ads méritent une lecture sérieuse – c’est un terrain miné et peu de gens en parlent franchement.
La répartition acquisition/rétention dans ton CA, c’est le dernier indicateur que Danilo mentionne et c’est peut-être le plus structurant à long terme. Un business qui vend des sièges ballon – produit non récurrent par nature – sera dépendant de l’acquisition à 90%. Un business de compléments alimentaires peut avoir 50-60% de revenus récurrents. Ces deux business ne pilotent pas leurs indicateurs de performance e-commerce de la même façon, et ne devraient pas avoir les mêmes cibles de CAC ou de MER.
C’est là où l’approche de Danilo devient intéressante – enfin, ce que j’aurais voulu qu’on me dise plus tôt. Ce n’est pas une liste de KPIs à cocher. C’est un système de lecture cohérent qui part du business réel pour aller vers la plateforme, pas l’inverse. La plupart des media buyers font le chemin à l’envers. Ils regardent leur ROAS, sourient ou paniquent, et prennent des décisions. Sans jamais demander si ce ROAS reflète quelque chose de vrai. Pour éviter ce genre de piège dès l’audit initial, la checklist pour auditer un compte Facebook Ads peut servir de point de départ structuré.
Mais la vraie question reste ouverte : si tu sais maintenant quoi regarder, est-ce que tu as les bons outils pour le faire – et surtout, est-ce que tu as accès aux bonnes données dans ton business ?
